numpy - 有没有办法在 arr[1, [0, 2, 0, 2, 0]] += 1 处引起多次增量

Question

背景

+1 尽管每个索引元素被多次引用，但每个元素只出现一次。

a = np.arange(12).reshape((3, 4))
b = a.copy()
print(a)
---
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

a[1, [0, 2, 0, 2, 0]] += 1  #  a[1][0] referenced 3 times and a[1][2] 2 times
print(a-b)
---
[[0 0 0 0]
 [1 0 1 0]   # <--- +1 occurs only once for a[1][0] and a[1][2]
 [0 0 0 0]]

题

有没有办法以一种麻木的本机方式创建一种像下面这样的累积加法？

# Result a
[[ 0  1  2  3]
 [ 7  5  8  7]    <--- +1 three times on a[1][0] and twice on a[1][2]
 [ 8  9 10 11]]

# a-b
[[0 0 0 0]
 [3 0 2 0]   # <--- +3 for a[1][0] and +2 for a[1][2]
 [0 0 0 0]]

一种方式可以是reduce-like，类似于map/reduce word计数，但想知道是否有原生的numpy方式。

Answer 1

你要找的是numpy.ufunc.at. 以下是您如何在您的情况下使用它：

np.add.at(a, (1, [0, 2, 0, 2, 0]), 1)

print(a - b)
# [[0 0 0 0]
#  [3 0 2 0]
#  [0 0 0 0]]

从文档：

对由 'indices' 指定的元素对操作数 'a' 执行无缓冲就地操作。对于加法 ufunc，此方法等价于a[indices] += b，不同之处在于对索引不止一次的元素累加结果。例如，a[[0,0]] += 1由于缓冲，只会增加第一个元素一次，而add.at(a, [0,0], 1)会将第一个元素增加两次。